一、市場規模及現況

食品業是臺灣製造業的重要構成，2023年全年產值達9,864億元，占製造業總產值的5.6%，位列製造業第七位，而2024年第三季的產值更比去年同期成長3.3%。在國際食品市場，以冷凍調理產品為例，在病毒大流行後，全球需求背景下預計到2030年將達468億美元，複合成長率達5.7%。

在正穩健增長的食品市場，台灣企業不僅專注於內部產能擴充，更開始延伸至國際市場，普遍面對企業的先進力與有利機遇。然而，企業內外都面臨許多挑戰，其中以人力缺乏、原物料供應不穩、世代交換與現代化的需求之方面突顯。

二、五大經營挑戰

隨著全球化和資訊化的發展，消費者對食品的需求越來越多元，除了食品安全是最基本的需求外，對於食品美味和方便更多要求，更還期待其健康、可持續和具備個性化。而企業更多的挑戰來自內部面臨需求增加必須擴廠擴倉擴大產能與二代接班的壓力，外部還需應對缺工、ESG等全球趨勢與市場通路變化的挑戰。

1. 面臨缺工問題：全球性的人力短缺導致工廠面臨招聘困難，而勞動成本增加，更使得現場生產提效成為迫切需求。

2. 原物料供應不穩：近年來，地緣政治緊張、疫情以及自然災害對全球供應鏈造成了嚴重影響，導致食品原材料價格波動、運輸延誤和供應中斷等問題頻發，食品業從原料來源到製造流程的每個環節，都需嚴格監控和檢驗，才能確保食品符合國際和地區標準，任何原料發生問題都會演變成食品安全事件，對企業的聲譽和消費者信任造成致命打擊。

3. 世代交替傳承不易：科技的快速發展為食品業帶來了新的可能性，從智能製造到電子商務平台的普及。但數位轉型同時也帶來了挑戰，特別是對於傳統企業而言，如何快速適應新的技術環境是當務之急。人工智能、大數據分析和物聯網等技術正在改變產品設計、營銷模式和供應鏈管理的方式。

4. ESG淨零永續規範：在全球氣候變化和資源有限的背景下，ESG已成為食品業的重要議題。消費者越來越關注企業的環境責任，期待其採用可持續的原材料、生產方式和包裝解決方案。這要求食品企業在追求盈利的同時，積極履行社會責任，減少碳足跡，並推動循環經濟的實現。

5. 多通路數據難整合：現今食品業通過實體店、電子商務、外送平台、社交媒體等多種渠道銷售和觸達消費者，導致數據來源分散且類型多樣（如交易數據、消費者偏好、物流數據等）。銷售通路愈來愈多，目標客群在消費模式與市場潮流趨勢，都是影響產品開發與行銷廣告投放的決策關鍵。

三、克服挑戰的五個關鍵

食品業在面臨【人力短缺】、【原物料供應不穩】、【世代交替傳承不易】、【淨零永續規範】及【多通路數據整合】的挑戰，經營成本與難度逐漸增高，運用數位與智能相關工具，快速決策加速轉型將成為企業維持競爭的關鍵能力。

1.打造數位化企業：因應二代接班與人員傳承需求，借由SOP建置 建立管理標準化，加速新老員工經驗傳承。也透過多通路數據整合，掌握即時經營數據，加速產品與銷售決策。

2.打造供應平衡系統：因應巿場需求變化快速及原物料的供應不穩，透過快速整合多元通路需求及反應原物料需求，提升企業供貨能力，滿足巿場需求。

3.打造智能製造工廠：因應擴廠及優化產線需求，透過智能製造工廠，降低人需提升效率，包括產線自動化設備與機聯，如生產、包裝、機器手臂及儲運等設備。

4.打造高效儲運管理：因應擴倉及管道多元物流頻繁的需求，藉由數位化、自動化及智能化技術，打造高效的儲運管理，提高運營效能和顧客滿意度。

5.打造綠色永續企業：因應ESG法規， 打造綠色品牌，提供安心食品，承擔企業社會責任，為品牌加值。包括食安追蹤追溯、資安風險控管、設備能源管理、永續碳排揭露本。

四、轉型契機：智能製造的應用情境與案例

在挑戰中，食品業逐漸擁抱智能製造技術，為產業帶來了前所未有的突破。智能製造不僅是一場技術革新，更是食品業面對未來挑戰的關鍵解決方案。以下為4個實際應用的相關案例，實現智能製造幫助食品企業提升效率與效益：

1.食品烘焙業行業：AOI自動光學檢測，AI影像辨識把關現場，確實做好環境衛生，致力確保製程品質與食品安全

透過「即時IOT生產數據」結合「AI影像分析資訊」，強化食品安全與衛生

2.自有品牌餅乾的生產與銷售：數據透明與即時控制食品企業透過智能化的生產現場管理系統實現進度與設備透明化。

• 面臨問題：生產現場資訊無法掌握影響出貨時效。
• 解決方式：生產現場進度與設備透明化。
• 核心效益：生產依序可控，進度透明可視、掌握過程加速調度確保生產按期完成，進而加速出貨。

3.機能性飼料製造：設備數據整合與優化，將生產現場數據進行全面整合，即時追蹤與掌握。

• 面臨問題：生產現場資訊無法掌握排產調整不易。
• 解決方式：生產現場進度與設備透明化。
• 核心效益：進度透明可視、有效提升對生產設備的產能掌握度，並提高生產效率。

4.專業麵條生產與銷售：商面對包裝重量異常與產線良率難以控制的問題，通過機聯網技術實現以下改進：

• 面臨問題：投料及生產後包裝重量異常，無法有效管理，耗費人力且產線良率無法管控。
• 解決方式：機聯整合。
• 核心效益：機聯網檢測與監控，提升品質減少浪費。

五、企業邁向智能前最重要的事

智能製造技術的應用，不僅有效解決了人力短缺與生產效率低下的問題，也為企業應對未來挑戰提供了更多解決方案。而AI技術正加速推動食品產業的革新，未來發展聚焦四大核心領域：加速研發透過AI學習歷史數據，縮短產品開發周期並降低成本，以滿足多元消費需求。智能製造應用AI建模優化生產流程，減少設備故障與浪費，提升資源利用效率並降低營運成本。精準營銷運用AI分析消費者行為與市場趨勢，實現個性化推廣，提高產品曝光與銷售成效。優化供應鏈管理透過數據預測需求，提升物流與存貨管理效率，減少浪費並降低整體營運成本。

但食品產業發展AI之前，企業更急且重要的事，就是必須立即開始累積發展AI的數據，包括研發、生產製造、供應鏈、銷售、通路及消費者相關數據的積累，才能再透過海量數據的學習後，讓AI達到運算、調適與優化的效果，進而助力企業營運及發展。

數據累積是發展AI的基礎

食品業的未來，是智能與永續的結合。在迎接挑戰的同時，企業應以變革為契機，積極投入數位化與智能化轉型，實現成本控制與效益提升的雙贏。展望2025，食品業將以更高效、更智能、更可持續的姿態，立足於國際市場，為全球消費者帶來更多元化的選擇與價值。

資料來源

>>經濟部產業技術司2024年第三季我國食品產業回顧與展望

>>食品行業應用智能製造，有效解決製造現場6大困擾，提升2大效能

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